基于机器视觉识别技术，对机器人抓取系统进行设计，能够根据零件的图形识别与定位进行自动精准抓取，从而完成生产过程中的自动装配。该技术应用后，能够大幅度提升自动装配生产线的工作效率，也能避免在生产过程中出现抓取错误以及其他生产质量问题。
机器视觉识别技术包含预处理与分割、特征提取与识别、零件定位。
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机器视觉识别系统首先需要对零件进行预处理与分割，判断零件的图像参数。利用视觉传感器扫描零件，根据扫描所得到的参数，对零件所在位置，以及零件的基本图形生成预期模型。排除在分析过程中干扰因素带来的影响，并在此基础上进行滤波后的预处理。通过预处理并对图像进行独立分割后，能够确定单一零件所在位置。在此基础上开展的后续分析任务，彼此之间才不会产生干扰。预处理与分割过程中，对于参数干扰还应该加强控制，能够在分割过程中排除干扰，最大程度确保使用安全性。分割的阙值由最优阙值化方法确定，直方图采用正态分布的概率密度函数近似，正态分布参数的估计按照使物体和背景间的灰度变化最大化来选龋
对零件图像进行识别处理中需要针对零件的特征进行提取，通过特征提取确定零件边缘信息，并对零件的边缘数据精准描述。在此基础上，构建生成零件识别后的图像综合处理控制能力，根据处理过程中的各类分割信息，对最终的功能结构进一步强化。特征提取与识别是相对的功能，需要连续进行，并且在特征提取分析期间，还应该描述出零件在自动装配生产线上的运动情况，在此基础上才能够根据零件的运动情况以及具体所在位置，确定接下来需要进行的生产任务。在特征提取以及识别过程中，对于图像的预处理参数误差需要及时调整，这一环节最重要的是对边缘特征精准确定，并对预处理阶段产生的各类分割误差校对。确保特征提取识别后最终的图像综合控制能力能够得到提升，才能进入到接下来的自动装配生产阶段。对生产过程中的各类特征进行动态描述，识别零件的具体位置，进行自动化抓取，完成对零件的综合控制。
基于零件识别与图像处理基础上进行的零件自动装配，最终功能是对零件进行定位。在零件定位后，配合抓取动作，直接完成零件的生产调控。抓取过程中综合调整零件的各项参数，根据参数反馈以及边缘描述确定零件所在位置，由于在自动装配生产线中零件是不断变化的。因此，还需要根据零件的运动速度确定接下来的所在位置，实现对零件的自动抓取功能。
总而言之，机器视觉识别系统通过视觉传感器获取零件的位置信息，并通过图像处理和识别算法，计算位置偏移及角度旋转量，并实时反馈给控制器，从而动态改变机械手的抓取操作，提高了装配操作的柔性和效率。机器视觉识别系统构成简单，稳定可靠，识别速度快，同时对环境要求不高，能够适应不同生产操作环境，具有良好的应用前景。
